燕穎，潘庭龍

（江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院電氣自動化研究所，江蘇無錫214122）

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含多微源的微網(wǎng)并網(wǎng)優(yōu)化運行研究

燕穎，潘庭龍

（江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院電氣自動化研究所，江蘇無錫214122）

摘要：并網(wǎng)運行模式是發(fā)揮微網(wǎng)系統(tǒng)與大電網(wǎng)互補靈活性的重要形式。建立了含有儲能單元和多微源包括光伏電池、風(fēng)力發(fā)電機(jī)、燃料電池、柴油發(fā)電機(jī)的復(fù)雜微網(wǎng)系統(tǒng)模型。在分時電價機(jī)制下，基于調(diào)度時段內(nèi)追蹤凈負(fù)荷及SOC的狀態(tài)變化制定了的優(yōu)化調(diào)度策略。以含多約束條件的經(jīng)濟(jì)及環(huán)境成本最優(yōu)化為目標(biāo)函數(shù)建立了優(yōu)化模型，通過改進(jìn)的粒子群算法求解模型得出各微源及蓄電池整個調(diào)度周期內(nèi)運行狀態(tài)。最后，結(jié)合具體算例驗證了該調(diào)度策略和改進(jìn)算法的可行性。

關(guān)鍵詞：微網(wǎng)；多微源；并網(wǎng)；運行優(yōu)化；粒子群算法

隨著當(dāng)前資源和環(huán)境問題引發(fā)的矛盾日益突出，分布式發(fā)電技術(shù)得以迅速的發(fā)展起來，它具有能源資源利用率高，環(huán)境負(fù)面效應(yīng)低，對經(jīng)濟(jì)效益以及供能可靠性有一定改善等優(yōu)勢。分布式發(fā)電供能微網(wǎng)系統(tǒng)又稱微網(wǎng)，是由分布式電源、儲能裝置、能量轉(zhuǎn)換裝置、相關(guān)負(fù)荷和監(jiān)控、保護(hù)裝置匯集而成的小型發(fā)配電系統(tǒng)。

微網(wǎng)系統(tǒng)在并網(wǎng)運行的過程中，除保證運行外可靠，還應(yīng)該兼顧經(jīng)濟(jì)性、環(huán)保性。隨著對微網(wǎng)運行研究的深入，也已有了部分相關(guān)研究成果［1］。文獻(xiàn)［2］建立了一種包含燃料電池、微型燃?xì)廨啓C(jī)和柴油發(fā)電機(jī)組的混合能源系統(tǒng)微電網(wǎng)，并提出了自適應(yīng)改進(jìn)的粒子群算法對一天內(nèi)的運行成本模型進(jìn)行求解，但并未考慮加入蓄電池模塊后的復(fù)雜情況。文獻(xiàn)［3］對微網(wǎng)的運行采用了基于實數(shù)編碼的改進(jìn)自適應(yīng)遺傳算法對其運行經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行了建模求解，但未充分考慮環(huán)境治理費用的問題。

本文建立了含有儲能單元蓄電池［4］和多微源包括光伏電池、風(fēng)力發(fā)電機(jī)、燃料電池、柴油發(fā)電機(jī)的復(fù)雜微網(wǎng)并網(wǎng)運行模型，綜合考慮分時段內(nèi)的凈負(fù)荷狀態(tài)、蓄電池荷電狀態(tài)（SOC）條件和分時電價提出調(diào)度策略，建立了以經(jīng)濟(jì)運行成本最小及環(huán)境保護(hù)成本最小的優(yōu)化調(diào)度模型，并采用改進(jìn)的粒子群算法對該模型進(jìn)行求解。

1　含多微源的微網(wǎng)系統(tǒng)

本文研究的微網(wǎng)系統(tǒng)由光伏電池（PV）、風(fēng)力發(fā)電機(jī)（WT）、蓄電池（BAT）、燃料電池（FC）、柴油發(fā)電機(jī)機(jī)（DE）共同組成。

蓄電池是整個微網(wǎng)系統(tǒng)中壽命周期最短的設(shè)備，其使用狀況影響了整體性能的高低。蓄電池的有效累積壽命與它的放電深度和SOC值相關(guān)［5］，應(yīng)盡量避免長期頻繁深放電，及運行在過低或過高的SOC水平。蓄電池在t時刻的SOC與其在t-1時刻的SOC，以及t-1到t時段的充放電量有關(guān)。故有

燃料電池和柴油發(fā)電機(jī)發(fā)電過程中消耗燃料費用與輸出功率之間有如下關(guān)系：

式中，Cnl為天然氣價格，L為天然氣低熱熱值，取定為9.7 kWh/m3，ηfc為FC運行效率。Cde為柴油單價，元/g，δde為燃油消耗率，g/kWh。

2　優(yōu)化調(diào)度模型

2.1目標(biāo)函數(shù)

本文設(shè)定2個目標(biāo)函數(shù)，目標(biāo)函數(shù)1為運行經(jīng)濟(jì)成本最低，目標(biāo)函數(shù)2為環(huán)境成本最低。

式中，F(xiàn)1、F2分別表示目標(biāo)函數(shù)1和2，T為調(diào)度周期的總時段個數(shù)（以小時計），Cf表示各時段發(fā)電所需燃料成本。Com表示運行維護(hù)成本，表示為運行功率與運行維護(hù)系數(shù)的乘積，Cgrid為系統(tǒng)與大電網(wǎng)交互的成本。Cen為某微源在t時段內(nèi)的污染物排放成本，元，Qij為第i個微源單位電量下對第j種污染物的排放量，kg/kWh，Vj為第j種污染物單位量所需支付的懲罰治理費用，元/kg，m為總的污染物種類數(shù)。

本文對多個單目標(biāo)采用歸一化處理的方式由決策者選取大于0的向量wi（i=1，2，...，n），以線性加權(quán)法轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)的數(shù)學(xué)規(guī)劃問題。Wi作為權(quán)系數(shù)，其值越大代表目標(biāo)對應(yīng)的重要性占比越大。

mjnF=mjn（w1F1+w2F2）（7）

其中，w1，w2為權(quán)系數(shù)，為非負(fù)值，且w1+w2=1。當(dāng)考慮目標(biāo)函數(shù)1時，取w1=1，w2=0；當(dāng)考慮目標(biāo)函數(shù)2時，取w1=0，w2=1。

2.2約束條件

1）功率平衡約束Ppv+Pwt+Pgrjd+Pfc+Pbat=P1oad（8）

2）各微源的輸出功率約束：

3）蓄電池功率上下限約束及荷電狀態(tài)約束：

2.3優(yōu)化調(diào)度策略

光伏電池、風(fēng)力發(fā)電機(jī)作為可再生能源，其發(fā)出的功率全部用來滿足負(fù)荷需求，由此得出凈負(fù)荷Pnet的定義為同一時刻下，系統(tǒng)的實際負(fù)荷需求值減去可再生能源發(fā)電系統(tǒng)產(chǎn)生的功率值，是運行調(diào)度中其他發(fā)電單元和儲能系統(tǒng)需要滿足的功率值。

追蹤凈負(fù)荷狀態(tài)。當(dāng)凈負(fù)荷小于0時，說明可再生能源產(chǎn)生了足夠的輸出功率且有剩余，此時令蓄電池運行在充電或待機(jī)狀態(tài)。同時追蹤蓄電池SOC狀態(tài)，當(dāng)充電功率到達(dá)蓄電池最大充電功率臨界值，或者下一時刻將出現(xiàn)SOC越限時，應(yīng)停止繼續(xù)充電。同時燃料電池和柴油發(fā)電機(jī)運行在停機(jī)狀態(tài)。蓄電池的充電功率值、與電網(wǎng)的功率交互值由調(diào)度結(jié)果決定。當(dāng)凈負(fù)荷大于0時，說明有負(fù)荷缺額，此時開啟蓄電池發(fā)電單元以彌補負(fù)荷缺額，并追蹤SOC狀態(tài)保證蓄電池工作的有效范圍。開啟燃料電池、柴油發(fā)電機(jī)，根據(jù)相應(yīng)目標(biāo)下調(diào)度結(jié)果決定各單元的功率值。同時，與大電網(wǎng)保持在自由交互狀態(tài)。

3　改進(jìn)粒子群算法及流程

3.1改進(jìn)的粒子群算法

粒子群算法（PSO）的粒子個體通過對個體歷史最優(yōu)和群體歷史最優(yōu)信息的共享，發(fā)現(xiàn)更擴(kuò)大化和更復(fù)雜的搜索空間中的最優(yōu)位置，更易于解決復(fù)雜的非線性問題。PSO算法應(yīng)用在傳統(tǒng)電網(wǎng)的機(jī)組組合問題中已有相當(dāng)部分的研究成果［6］。傳統(tǒng)的PSO算法也有一些顯著的缺點，比如容易出現(xiàn)早熟現(xiàn)象而陷于局部最優(yōu)解，無法保證有廣泛的種群多樣性。隨著迭代次數(shù)的增加，慣性權(quán)重逐漸遞減可以更好的平衡全局搜索與局部搜索能力。同時，將加速因子進(jìn)行變加速動態(tài)調(diào)整，可進(jìn)一步擴(kuò)大前期解空間的搜索范圍，后期調(diào)整為加強粒子群的收斂性。改進(jìn)后的慣性權(quán)重和變加速因子如下：

3.2算法流程和求解步驟

1）初始化粒子群，設(shè)置迭代次數(shù)、種群規(guī)模、粒子速度上下限等。

2）初始化粒子速度及位置。在功率上下限內(nèi)，隨機(jī)產(chǎn)生種群數(shù)量為20的BAT、FC、DE在24h內(nèi)的功率值，由功率平衡約束得出電網(wǎng)交互功率。通過式（1）得到蓄電池24h的SOC值，檢查是否滿足式（11）的約束條件。如不滿足，按一定的規(guī)則修改生成新的SOC值，直到滿足約束條件。通過式（1）計算出新的蓄電池功率。

3）速度和粒子更新。更新限制條件：

①檢測凈負(fù)荷小于0時，蓄電池應(yīng)處于充電狀態(tài)。首先假設(shè)下一時刻的SOC值為最大值，計算出對應(yīng)的充電功率，比較求出的該功率值、凈負(fù)荷值、蓄電池充電上限功率三者中的最大值即為滿足蓄電池功率約束和SOC約束的限值。

②檢測凈負(fù)荷大于0時，若蓄電池處于充電狀態(tài)則檢查充電上限功率約束和SOC最大值約束；若蓄電池處于放電狀態(tài)則檢查放電下限功率約束和SOC最小值約束。

③檢查凈負(fù)荷為負(fù)時停機(jī)約束和運行上下限約束。根據(jù)式（8）計算與大電網(wǎng)交互功率。

4）迭代300次，計算出群體適應(yīng)度的最小值，并找出此時適應(yīng)度值較小時的粒子，并計算出最優(yōu)適應(yīng)度下的蓄電池SOC的狀態(tài)。

4　算例分析

4.1微網(wǎng)結(jié)構(gòu)和基本參數(shù)數(shù)據(jù)

本算例采用的微網(wǎng)系統(tǒng)由光伏電池（PV）、風(fēng)力發(fā)電機(jī)（WT）、蓄電池（BAT）、燃料電池（FC）、柴油發(fā)電機(jī)機(jī)（DE）組成，各單元的運行維護(hù)系數(shù)依次為：0.0096元/kWh，0.0296元/ kWh，0.0450元/kWh，0.0293元/kWh，0.0889元/kWh。BAT功率上下限分別為70 kW，-70 kW，F(xiàn)C、DE的功率上限分別為為70 kW、60 kW。算例中的PV，WT的負(fù)荷預(yù)測曲線如圖1所示。系統(tǒng)內(nèi)污染物處理價格及排放系數(shù)如表1所示。本文的調(diào)度周期為24 h，采用“峰—平—谷”分時電價的機(jī)制，各時段的購售電電價如表2所示。

圖1　光伏電池、風(fēng)力發(fā)電機(jī)功率及負(fù)荷需求預(yù)測值

表1　污染物處理價格及排放系數(shù)

表1　分時段購電及售電電價

4.2仿真結(jié)果分析

從圖2可以看出，采用本文的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的迭代效果顯著，在對應(yīng)優(yōu)化目標(biāo)下，運行費用由3 080元下降至2 250元，約有26%左右的成本節(jié)約。從圖3和圖4仿真運行結(jié)果可以看出，目標(biāo)1、2下各個發(fā)電單元功率值均在約束范圍之內(nèi)。

圖2　目標(biāo)函數(shù)1下的運行成本優(yōu)化結(jié)果

柴油發(fā)電機(jī)在整個調(diào)度周期內(nèi)利用率極低。目標(biāo)1下，柴油發(fā)電機(jī)由于度電經(jīng)濟(jì)成本極高，僅運行在電網(wǎng)售電價高峰時段。且可以看出柴油發(fā)電機(jī)僅開停機(jī)兩次，降低了開停機(jī)成本。而在目標(biāo)2下，柴油發(fā)電機(jī)由于度電的環(huán)境污染成本高于其他各供電單元以及購電價格，則一直處于停機(jī)狀態(tài)，這與實際應(yīng)用情況相符合。燃料電池利用率遠(yuǎn)高于柴油電池。在目標(biāo)1和2下，在第5～6 h滿足負(fù)荷需求后，燃料電池由于發(fā)電經(jīng)濟(jì)成本以及環(huán)境污染成本均較低，系統(tǒng)均首先開啟燃料電池，且長期處于滿載運行狀態(tài)。

圖3　目標(biāo)函數(shù)1下的各微源及蓄電池功率輸出情況

圖4　目標(biāo)函數(shù)2下的各微源及蓄電池功率輸出情況

圖5　目標(biāo)函數(shù)2下的蓄電池荷電狀態(tài)情況

蓄電池在凈負(fù)荷為負(fù)值時，目標(biāo)1和2下的調(diào)度都是相似的。起始階段0～6 h內(nèi)，凈負(fù)荷為負(fù)，優(yōu)先對蓄電池充電，當(dāng)蓄電池充電到SOC限值時停止充電，剩余凈負(fù)荷賣電給大電網(wǎng)。在23～24 h，凈負(fù)荷再次為負(fù)值，僅給蓄電池充電，燃料電池和柴油發(fā)電機(jī)處于停機(jī)狀態(tài)，與大電網(wǎng)交互功率也為0。在凈負(fù)荷為正時，蓄電池配合其他微源滿足負(fù)荷需求。圖5表明蓄電池的SOC一直在0.2～0.8范圍內(nèi)，且在環(huán)境成本最低的目標(biāo)下僅有2個充放電周期，充放電次數(shù)少，有利于延長蓄電池壽命。

5　結(jié)論

本文建立了含蓄電池儲能和光伏電池、風(fēng)力發(fā)電機(jī)、燃料電池和柴油發(fā)電機(jī)的多微源復(fù)雜微網(wǎng)系統(tǒng)，該系統(tǒng)與大電網(wǎng)并網(wǎng)運行。在凈負(fù)荷狀態(tài)和蓄電池SOC狀態(tài)的追蹤下提出的調(diào)度策略，本文改進(jìn)了粒子群算法，設(shè)計相應(yīng)的調(diào)度程序求解了目標(biāo)函數(shù)。對24 h調(diào)度周期內(nèi)的微源出力的仿真結(jié)果驗證了本文的調(diào)度策略和算法的有效性，在相應(yīng)目標(biāo)下，各微源均合理的對功率輸出進(jìn)行了優(yōu)化分配，并極大減小了對應(yīng)運行成本。

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Research on oPeratlon oPtlmlzatlon of grld-connected mlcrogrld wlth multlPle mlcro sources

YAN Yjng，PAN Tjng-1ong （School of Internet of Things Engineering Institute of Electrical Automation，Jiangnan University，Wuxi 214122，China）

Abstract:Operatjng jn grjd-connected mode js an jmportant form of mjcrogrjd to perform the f1exjbj1jty of the mutua1 comp1ementatjon wjth the power grjd.A comp1jcated mjcrogrjd mode was buj1t，whjch jnc1uded energy storage system and mu1tjp1e mjcro sources consjsted of photovo1tajc ce11，wjnd turbjne，fue1 ce11，djese1 generator .Under tjme-of-use prjce mechanjsm，based on the change of net 1oad and state of charge jn the djspatchjng cyc1e，a djspatch strategy was formu1ated .Take mu1tjp1e constrajnts jnto account，the optjmjzatjon target of the economy and envjronment was proposed .Then the mode1 was so1ved by modjfjed PSO a1gorjthm.The resu1t shows operatjng states of a11 mjcro sources and battery jn the djspatch cyc1e.At 1ast，the specjfjc examp1es verjfy the effjcjency of the strategy and proposed a1gorjthm.

Key words:mjcrogrjd；mu1tjp1e mjcro sources；grjd-connected；operatjon optjmjzatjon；PSO

中圖分類號：TM73

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1674-6236（2016）07-0013-04

收稿日期：2015-09-29稿件編號：201509190

基金項目：江蘇省自然科學(xué)基金（BK2012550）

作者簡介：燕穎（1989—），女，山東萊蕪人，碩士研究生。研究方向：智能微電網(wǎng)的優(yōu)化運行。